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RSS订阅原创 H.264实验
原理 H.264的协议中没有给出标准解码器，只给出了框架或码流的语法。H.264是一种基于块的混合编码技术，在以前的编码标准之上对预测、变换、量化、编码、进行了细节上的一些更新。H.264一些特点如下： 添加了NAL即网络适配层，可以适应不同的网络应用环境 帧内预测有多个模式 帧间预测更精细（多参考帧，多种宏块大小等方法） 整数变换 总体来说，压缩效率要较之前更高，容错力也比较好，但复杂度也很高 编码实验 解码.264文件，生成对应yuv文件 对decoder.cfg里的参数进行修改，下图是demo中的
2020-08-22 20:30:10
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原创 随机信号的参数建模法
对语音信号进行编码的时候，对产生语音的过程进行建模，编码器计算出模型的参数，并且发送。接收端接收后，需要重建模型。随机信号的参数模型如下图所示 即认为随机信号是由白噪激励某一系统的响应。 3种参数模型 MA 模型(滑动平均模型) 随机信号 x(n) 由当前的激励 w(n) 和若干次过去的激励 w(n - k ) 线性组合产生： x(n)=∑k=0q\sum_{k=0}^{q}∑k=0qbk*w(n-k) 该模型的系统函数是 H(z)=X(z)/W(z)=∑k=0q\sum_{k=0}^{q}∑k
2020-06-22 01:05:51
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原创 MPEG音频编码实验
MPEG-1 Audio Layer II原理 流程图如下 输入声音信号经过一个多相滤波器组，变换到多个子带。同时经过“心理声学模型”计算以频率为自变量的噪声掩蔽阈值。量化和编码部分用信掩比SMR决定分配给子带信号的量化位数，使量化噪声＜掩蔽域值。最后通过数据帧包装将量化的子带样本和其它数据按照规定的帧格式组装成比特数据流。 总结一下，各部分作用如下 多相滤波器组：将样本信号变换到32个子带 心理声学模型：计算信号中听不到的部分 比特分配器：为每个子带分配比特位数 最后装帧 多项滤波器组 512个输
2020-06-15 01:30:34
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原创 完全重建QMF滤波器
任务一 .输入一个脉冲在前和一个脉冲在后的波形，找出其傅里叶变换后的区别 clear; s1=zeros(1,100); s1(1:20)=1;%设置一个冲击在前的信号 subplot(231); stem(s1); title('original signal 1'); subplot(232); stem(abs(fft(s1)));%幅度谱 title('magnitude spectrum'); subplot(233); stem(angle(fft(s1)));%相位谱 title('phas
2020-06-02 00:09:57
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原创 最小二乘法
E[d2]=E[(s(k)-se(k))2] sek=∑Ni=1ais(k-i) dE[d2]/dai=0 i=0,1,2… 联立，有 E[2(s(k)-∑ams(k-m))s(k-i)]=0 有E[s(k)s(k-i)]=E[∑ams(k-m)s(k-i)] 即E[s(k)s(k-i)]=∑E[ams(k-m)s(k-i)] 即R(i)=∑N-im=-(i+1)amR(|m|) 最小二乘法 最小二乘法是勒让德在19世纪发现的 目标函数=∑（理论-观测）2 即测量值减去拟合函数，然后平方求和，我们的目标就是
2020-05-18 12:00:00
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原创 DPCM编码实验报告
DPCM编解码原理 DPCM是差分预测编码调制的缩写，是比较典型的预测编码系统。在DPCM系统中， 需要注意的是预测器的输入是已经解码以后的样本。之所以不用原始样本来做预测，是因为在解码端无法得到原始样本，只能得到存在误差的样本。因此，在DPCM编码器中实际内嵌了一个解码器，如编码器中虚线框中所示。 在一个DPCM系统中，有两个因素需要设计：预测器和量化器。理想情况下，预测器和量化器应进行联合优化。实际中，采用一种次优的设计方法：分别进行线性预测器和量化器的优化设计。 DPCM编码系统的设计 在本次实验中
2020-05-11 00:24:06
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原创 LZW解码的原理及cpp实现
原理 LZW的思想通过一系列编号来代替短语，再次遇到此短语是用编号来替代，以此来达到压缩的目的。由于词典的构建过程固定故不需要传词典，解决了码表传输的问题。解码时在解码端重建词典即可进行解码。 编码 LZW编码算法的步骤如下： 步骤1：将词典初始化为包含所有可能的单字符，当前前缀P初始化为空。 步骤2：当前字符C=字符流中的下一个字符。 步骤3：判断P＋C是否在词典中 （1）如果“是”，则用C扩展...
2020-04-28 23:53:09
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原创 直方图均衡的实现
（1） 只需要对Y分量进行直方图均衡。Cb、Cr分量直接置为128即可。 （2） 直方图均衡的具体步骤： 1）计算每个灰度级出现的概率 2）计算累加概率 3）把归一化的 ，变回灰度值区间 。具体的方法就是令 。本实验L=256。 4）对图像中每一个像素的灰度值进行映射，得到均衡后的图像。 #include<iostream> #include<fstream> #inclu...
2020-04-18 21:09:21
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原创 tiff转bmp的实现
tiff文件格式内容见之前的文章 本次实验，自己用ps做了一个160*90的未压缩图像，预览图如下 由于rgb本身就是倒着存的，希望得到一个倒过来的图像 黑底白字便于对着二进制文件找错，实现如下： header.h 该文件里声明了转换为bmp所要用的文件头和信息头 #ifndef HEADER_H #define HEADER_H #include"stdafx.h" #include<i...
2020-04-12 21:46:18
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原创 tiff格式的分析
文件结构 tiff文件中的关键词是：文件头，文件目录，目录项。 文件头 文件头通常8Byte 0-1B：49 49或4D 4D，前者表示小字节在前，后者表示大字节在前 2-3B：一般为42，是标志位 4-7B:第一个文件目录的偏移量，必须是2的整数倍 文件目录 0-1B:该文件目录包含的目录项的个数 从2B开始：目录项，每个目录项占12B 最后4B：下一个文件目录的偏移量，0表示没有下一个 目录项...
2020-03-29 14:45:14
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原创 YUV和RGB的互转
YUV和RGB的转换 模拟信号 RGB转YUV Y=0.299R+0.587G+0.114B U=0.493(B-Y)=-0.147R-0.289G+0.436B V=0.877(R-Y)=0.615R-0.515G-0.100B YUV转RGB R=Y+1.14V G=Y-0.394U-0.581V B=Y+2.032U 数字信号 数字信号中，为了便于处理，需要在量化前做归一化处理 Cb=0.5...
2020-03-29 12:59:34
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原创 从rgb文件中提取各个分量 计算概率实现
目的 从rgb文件中提取rgb三个分量 计算他们的出现频率和分量的熵 将上述内容输出成csv文件 画图 代码如下 #include"stdafx.h" #include<fstream> #include<iostream> #include<cmath> using namespace std; const char*Path_in = "down.rgb...
2020-03-15 19:29:40
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原创 2020-02-17
数据类型 数值型:整形int，短整型short，长整形long，单精度float，双精度double，长双精度long double 构造型:数组，结构体，共用体，枚举类型 指针类型:指针 bool型 void型 ...
2020-02-17 19:00:13
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空空如也
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